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Enregistrement W2114958512 · doi:10.1139/cjc-2015-0247

Continuous online determination of <sup>226</sup>Ra in liquid effluents using automated column chromatography-ICP-MS

2015· article· en· W2114958512 sur OpenAlexafffundvenue
R. Douglas Evans, Andrei Izmer, Karima Benkhedda, Andrew Toms, Angelo Fernando, Wei Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensCameco (Canada)Bruker (Canada)Trent University
Organismes subventionnairesTrent University
Mots-clésChemistryChromatographyDetection limitElutionAnalyteAnalytical Chemistry (journal)Matrix (chemical analysis)EffluentFlow injection analysisVolumetric flow rateSample preparationWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A measurement system capable of continuous on-line matrix removal, pre-concentration and analysis of 226 Ra using pre-packed columns coupled to a flow injection system and an ICP-MS was developed. Full instrumental control of both the ICP-MS and the flow injection system provided automatic integration of the transient signals. The flow injection system was programmed to control column conditioning, sample loading, column rinsing, analyte elution and column cleaning operations employing appropriate solutions. The application of this system to the 226 Ra analysis of an industrial liquid effluent was demonstrated. Using this particular instrument together with pre-concentration and matrix removal procedures, a limit of detection of 5.4 fg L −1 (2 mBq L −1 ) and a method detection limit of 16.2 fg L −1 (6 mBq L −1 ) were achieved for the measurement of 226 Ra using a 25 mL sample volume. Total time for sample handling and analysis is approximately 10 minutes. The concentration of 226 Ra in a discharged effluent sample was 0.73 pg L −1 (27 mBq L −1 ), which is in good agreement with the value of 0.81 pg L −1 (30 mBq L −1 ) measured using conventional alpha counting techniques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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